Why Clinicians Don’t Report Adverse Drug Events: Qualitative Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse drug events are unintended and harmful events related to medications. Adverse drug events are important for patient care, quality improvement, drug safety research, and postmarketing surveillance, but they are vastly underreported. OBJECTIVE: Our objectives were to identify barriers to adverse drug event documentation and factors contributing to underreporting. METHODS: This qualitative study was conducted in 1 ambulatory center, and the emergency departments and inpatient wards of 3 acute care hospitals in British Columbia between March 2014 and December 2016. We completed workplace observations and focus groups with general practitioners, hospitalists, emergency physicians, and hospital and community pharmacists. We analyzed field notes by coding and iteratively analyzing our data to identify emerging concepts, generate thematic and event summaries, and create workflow diagrams. Clinicians validated emerging concepts by applying them to cases from their clinical practice. RESULTS: We completed 238 hours of observations during which clinicians investigated 65 suspect adverse drug events. The observed events were often complex and diagnosed over time, requiring the input of multiple providers. Providers documented adverse drug events in charts to support continuity of care but never reported them to external agencies. Providers faced time constraints, and reporting would have required duplication of documentation. CONCLUSIONS: Existing reporting systems are not suited to capture the complex nature of adverse drug events or adapted to workflow and are simply not used by frontline clinicians. Systems that are integrated into electronic medical records, make use of existing data to avoid duplication of documentation, and generate alerts to improve safety may address the shortcomings of existing systems and generate robust adverse drug event data as a by-product of safer care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle